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<p>仅仅有一个运算符功能</p>
</blockquote>
<p>select 100+90； 两个操作数都为数值型，做加法运算</p>
<p>select ‘123’+90；其中一方为字符型，试图<strong>将字符型数值转换成数值型</strong>，如果转换成功，则继续做加法运算，如果转换失败，则<strong>将字符型数值转换为0</strong></p>
<p>select null+90；只要其中一方为null，则结果必为null</p>
<h3 id="concat函数"><a href="#concat函数" class="headerlink" title="concat函数"></a>concat函数</h3><pre class="line-numbers language-mysql" data-language="mysql"><code class="language-mysql"># 可以拼接多个
SELECT CONCAT(&#39;a&#39;,&#39;b&#39;,&#39;c&#39;) ....   <span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span></span></code></pre>
<h3 id="安全等于"><a href="#安全等于" class="headerlink" title="安全等于"></a>安全等于</h3><p><code>&lt;=&gt;</code>安全等于，不仅可以判断null值，也能判断普通的值</p>
<ul>
<li>可读性差</li>
</ul>
<h3 id="常见函数"><a href="#常见函数" class="headerlink" title="常见函数"></a>常见函数</h3><h4 id="字符函数"><a href="#字符函数" class="headerlink" title="字符函数"></a>字符函数</h4><blockquote>
<p>lpad 用指定字符实现左填充指定长度</p>
</blockquote>
<pre class="line-numbers language-sql" data-language="sql"><code class="language-sql"><span class="token keyword">select</span> lpad<span class="token punctuation">(</span><span class="token string">'aaa'</span><span class="token punctuation">,</span><span class="token number">2</span><span class="token punctuation">,</span><span class="token string">'*'</span><span class="token punctuation">)</span><span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span></span></code></pre>
<blockquote>
<p>rpad 用指定字符实现右填充指定长度</p>
</blockquote>
<pre class="line-numbers language-sql" data-language="sql"><code class="language-sql"><span class="token keyword">select</span> rpad<span class="token punctuation">(</span><span class="token string">'aaa'</span><span class="token punctuation">,</span><span class="token number">2</span><span class="token punctuation">,</span><span class="token string">'*'</span><span class="token punctuation">)</span><span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span></span></code></pre>
<hr>
<h4 id="数字函数"><a href="#数字函数" class="headerlink" title="数字函数"></a>数字函数</h4><blockquote>
<p>round 四舍五入</p>
</blockquote>
<pre class="line-numbers language-sql" data-language="sql"><code class="language-sql"><span class="token keyword">select</span> <span class="token function">round</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token operator">-</span><span class="token number">1.55</span><span class="token punctuation">)</span>

<span class="token keyword">select</span> <span class="token function">round</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token operator">-</span><span class="token number">1.555554</span><span class="token punctuation">,</span><span class="token number">2</span><span class="token punctuation">)</span><span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span><span></span></span></code></pre>
<blockquote>
<p>ceil 向上取整，返回&gt;=该参数的最小整数</p>
</blockquote>
<pre class="line-numbers language-sql" data-language="sql"><code class="language-sql"><span class="token keyword">select</span> ceil<span class="token punctuation">(</span><span class="token number">1.5</span><span class="token punctuation">)</span><span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span></span></code></pre>
<blockquote>
<p>floor 向下取整</p>
</blockquote>
<pre class="line-numbers language-sql" data-language="sql"><code class="language-sql"><span class="token keyword">select</span> floor<span class="token punctuation">(</span><span class="token number">1.5</span><span class="token punctuation">)</span><span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span></span></code></pre>
<blockquote>
<p><strong>truncate</strong> 截断</p>
</blockquote>
<pre class="line-numbers language-sql" data-language="sql"><code class="language-sql"><span class="token keyword">select</span> <span class="token keyword">truncate</span> <span class="token punctuation">(</span><span class="token number">1.688888888</span><span class="token punctuation">,</span><span class="token number">2</span><span class="token punctuation">)</span><span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span></span></code></pre>
<blockquote>
<p>mod 取余</p>
</blockquote>
<hr>
<h4 id="日期函数"><a href="#日期函数" class="headerlink" title="日期函数"></a>日期函数</h4><p><code>now()</code>返回当前系统 时间+日期</p>
<hr>
<p><code>str_to_date</code>将日期格式的字符转换成指定格式的日期</p>
<pre class="line-numbers language-sql" data-language="sql"><code class="language-sql">STR_TO_DATE<span class="token punctuation">(</span><span class="token string">'9-13-1999'</span><span class="token punctuation">,</span><span class="token string">'%m-%d-%Y'</span><span class="token punctuation">)</span>  <span class="token number">1999</span><span class="token operator">-</span><span class="token number">09</span><span class="token operator">-</span><span class="token number">13</span><span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span></span></code></pre>
<hr>
<p><code>date_format</code>将日期转换成字符</p>
<pre class="line-numbers language-sql" data-language="sql"><code class="language-sql">DATE_FORMAT<span class="token punctuation">(</span><span class="token string">'2020/1/1'</span><span class="token punctuation">,</span><span class="token string">'%Y年%m月%d日'</span><span class="token punctuation">)</span>     <span class="token number">2020</span>年<span class="token number">01</span>月<span class="token number">01</span>日<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span></span></code></pre>
<hr>
<h4 id="流程控制函数"><a href="#流程控制函数" class="headerlink" title="流程控制函数"></a>流程控制函数</h4><ul>
<li><p>if( 10&gt;5 ,’大’,’小’)</p>
</li>
<li><p>case  </p>
<p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201123183709225.png" alt="image-20201123183709225"></p>
<p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201123183949234.png" alt="image-20201123183949234"></p>
</li>
</ul>
<h4 id="分组函数"><a href="#分组函数" class="headerlink" title="分组函数"></a>分组函数</h4><blockquote>
<p>统计函数，聚合函数，组函数，用于统计</p>
</blockquote>
<ul>
<li><p>sum</p>
</li>
<li><p>avg</p>
</li>
<li><p>max</p>
</li>
<li><p>min</p>
</li>
<li><p>count</p>
<p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201123185833144.png" alt="image-20201123185833144"></p>
</li>
</ul>
<h4 id="链接"><a href="#链接" class="headerlink" title="链接"></a>链接</h4><p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201123202044853.png" alt="image-20201123202044853"></p>
<h4 id="分页查询"><a href="#分页查询" class="headerlink" title="分页查询"></a>分页查询</h4><ul>
<li>limit (page-1)*size,size<ul>
<li>page 当前页</li>
<li>size要显示的条目个数</li>
</ul>
</li>
</ul>
<h3 id="视图"><a href="#视图" class="headerlink" title="视图"></a>视图</h3><blockquote>
<p>视图保存的是sql逻辑，不是实际的数据！！！</p>
</blockquote>
<pre class="line-numbers language-mysql" data-language="mysql"><code class="language-mysql">create view  v1 as xxxxxxxxxxxxxxxxxxx

select * from  v1


# 修改视图
create or replace view v1 xxxxxx
# 或
alter view v1 xxxxxxx


# 删除视图
drop view 视图名，视图名......<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span></span></code></pre>
<hr>
<h2 id="mysql高级"><a href="#mysql高级" class="headerlink" title="mysql高级"></a>mysql高级</h2><h3 id="mysql逻辑架构介绍"><a href="#mysql逻辑架构介绍" class="headerlink" title="mysql逻辑架构介绍"></a>mysql逻辑架构介绍</h3><p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201123204238277.png" alt="image-20201123204238277"></p>
<ul>
<li><p>连接层</p>
</li>
<li><p>服务层</p>
<p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201124131854893.png" alt="image-20201124131854893"></p>
</li>
<li><p>引擎层</p>
<p>存储引擎层真正的负责了mysql中数据的存储和提取，服务器通过API与存储引擎进行通信，不同的存储引擎具有的功能不同。</p>
</li>
<li><p>存储层</p>
<p>数据存储主要是将数据存储在运行于裸设备的文件系统之上，完成与存储引擎的交互</p>
</li>
</ul>
<h3 id="存储引擎"><a href="#存储引擎" class="headerlink" title="存储引擎"></a>存储引擎</h3><h4 id="MyISAM和InnoDB"><a href="#MyISAM和InnoDB" class="headerlink" title="MyISAM和InnoDB"></a>MyISAM和InnoDB</h4><table>
<thead>
<tr>
<th align="center">对比项</th>
<th align="center">MyISAM</th>
<th align="center">InnoDB</th>
</tr>
</thead>
<tbody><tr>
<td align="center">主外键</td>
<td align="center">不支持</td>
<td align="center">支持</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">事务</td>
<td align="center">不支持</td>
<td align="center">支持</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">行锁表</td>
<td align="center"><strong>表锁</strong>，即使操作一条记录也会锁住整个表，不适合高并发的操作</td>
<td align="center"><strong>行锁</strong>，操作时只锁某一行，不对其他行有影响，<strong>适合高并发场景</strong></td>
</tr>
<tr>
<td align="center">缓存</td>
<td align="center">只缓存索引，不缓存真实的数据</td>
<td align="center">不仅缓存索引还要缓存真实数据，对内存要求比较高，而且内存大小对性能有决定性影响</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">表空间</td>
<td align="center">小</td>
<td align="center">大</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">关注点</td>
<td align="center">性能</td>
<td align="center">事务</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">默认安装</td>
<td align="center">Y</td>
<td align="center">Y</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">支持外键</td>
<td align="center">N</td>
<td align="center">Y</td>
</tr>
</tbody></table>
<p>mysql5以后默认的是InnoDB引擎</p>
<hr>
<h4 id="存储引擎的选择"><a href="#存储引擎的选择" class="headerlink" title="存储引擎的选择"></a>存储引擎的选择</h4><ul>
<li>InnoDB：<strong>对事务的完整性有较高的要求</strong>，<strong>在并发条件下要求数据的一致性</strong>，需要外键，可以用这个</li>
<li>MyISAM：如果应用是<strong>以读操作和插入操作为主，只有很少的更新和删除操作</strong>，并且<strong>对事务的完整性、并发性要求不是很高</strong>，那么选择这个存储引擎是非常合适的</li>
<li>MEMORY：将所有数据保存在RAM中，在需要快速定位记录和其他类似数据环境下，提供块访问。通常用于更新不太频繁的小表，用以快速得到访问结果</li>
<li>MERGE：将一系列等同的MyISAM表以逻辑方式组合在一起，并作为一个对象引用他们。</li>
</ul>
<h3 id="索引"><a href="#索引" class="headerlink" title="索引"></a>索引</h3><blockquote>
<p>索引是帮助mysql <strong>高效获取数据</strong>的一种<strong>数据结构</strong>（有序）</p>
</blockquote>
<p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201124134758959.png" alt="image-20201124134758959"></p>
<p>==&gt; 没有建立索引，查找就是遍历全表，然后匹配对应的字段是否满足条件。</p>
<p><strong>对表结构中的字段建立索引</strong></p>
<p>维护一个二叉数，第一个元素是根节点，之后每一个进来的元素都要跟一些节点进行比较，小的放走遍，大的放右边。<strong>每一个节点都要指向对应数据记录物理地址的指针</strong></p>
<hr>
<h4 id="索引的优势劣势"><a href="#索引的优势劣势" class="headerlink" title="索引的优势劣势"></a>索引的优势劣势</h4><p><strong>优势</strong></p>
<ul>
<li>提高了数据检索的效率，降低数据库IO的成本</li>
<li>通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗</li>
</ul>
<p><strong>劣势</strong></p>
<ul>
<li>实际上索引也是一张表，该表中保存了主键与索引字段，并指向实体类的记录，索引索引列也是要占用空间的</li>
<li>虽然索引大大提高了查询效率，同时却也降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE。因为<strong>更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存索引文件</strong>，每次更新了索引列的字段，都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息</li>
</ul>
<hr>
<h4 id="索引的结构"><a href="#索引的结构" class="headerlink" title="索引的结构"></a>索引的结构</h4><blockquote>
<p>索引是在mysql的存储引擎层中实现的，而不是在服务器层实现的，所以每种存储引擎的索引都不一定完全相同，也不是所有的存储引擎都支持所有的索引类型，目前有4中索引，分别是：</p>
<ul>
<li>Btree索引：最常见的索引，大部分索引都支持B树索引</li>
<li>Hash索引：只有Memory引擎支持</li>
<li>R-tree索引：空间索引 是MyISAM引擎中的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型</li>
<li>Full-text：全文索引 也是MyISAM中的一个特殊索引，主要用于全文索引</li>
</ul>
</blockquote>
<table>
<thead>
<tr>
<th align="center">索引</th>
<th align="center">InnoDB</th>
<th align="center">MyISAM</th>
<th align="center">Memory</th>
</tr>
</thead>
<tbody><tr>
<td align="center">BTREE</td>
<td align="center"><strong>Y</strong></td>
<td align="center"><strong>Y</strong></td>
<td align="center"><strong>Y</strong></td>
</tr>
<tr>
<td align="center">HASH</td>
<td align="center">N</td>
<td align="center">N</td>
<td align="center"><strong>Y</strong></td>
</tr>
<tr>
<td align="center">R-tree</td>
<td align="center">N</td>
<td align="center"><strong>Y</strong></td>
<td align="center">N</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">Full-text</td>
<td align="center">5.6以后支持</td>
<td align="center">N</td>
<td align="center">N</td>
</tr>
</tbody></table>
<p>我们平常所说的索引，默认指的是B+树（多路搜索树，不一定是二叉的）结构组织的索引。其中 <strong>聚集索引、复合索引、前缀索引、唯一索引</strong>默认都是使用B+tree树索引</p>
<hr>
<h4 id="BTREE结构"><a href="#BTREE结构" class="headerlink" title="BTREE结构"></a>BTREE结构</h4><p>一个m叉的BTree特性如下：</p>
<ul>
<li>树中每个节点最多包含m个孩子</li>
<li>除根节点与叶子节点外，每个节点至少有【cell(m/2)】个孩子</li>
<li>若根节点不是叶子节点，则至少有两个孩子</li>
<li>所有的叶子节点都在同一层</li>
<li>每个非叶子节点由n个key与n+1个指针组成，其中[ceil(m/2)-1]&lt;=n&lt;=m-1</li>
</ul>
<p>演变过程：</p>
<p>参考👉<a target="_blank" rel="noopener" href="http://yueyueniao-gif.gitee.io/yueyueniao-gif/2020/11/17/shu-ju-jie-gou/">博客</a> </p>
<hr>
<h4 id="B-TREE结构"><a href="#B-TREE结构" class="headerlink" title="B+TREE结构"></a>B+TREE结构</h4><p>与BTree的区别:</p>
<ul>
<li>n叉B+Tree最多含有n个key，而BTree最多含有n-1个key</li>
<li>B+Tree的叶子节点保存所有的key信息，依key大小顺序排列</li>
<li>所有的非叶子节点都可以看作是key的索引部分</li>
</ul>
<p><strong>mysql中的B+Tree</strong>  </p>
<p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201124164552862.png" alt="image-20201124164552862"></p>
<p>mysql索引数据结构对经典的B+树进行了优化，在原B+树的基础上增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+树，提高区间访问的性能</p>
<hr>
<h4 id="索引的分类"><a href="#索引的分类" class="headerlink" title="索引的分类"></a>索引的分类</h4><ul>
<li><strong>单值索引</strong>：一个索引只包含单个列，一个表可以由多个单列索引</li>
<li><strong>唯一索引</strong>：索引列的值必须唯一，但允许有空值</li>
<li><strong>复合索引</strong>：即一个索引包含多个列</li>
</ul>
<hr>
<h4 id="索引的设计原则"><a href="#索引的设计原则" class="headerlink" title="索引的设计原则"></a>索引的设计原则</h4><ul>
<li><p>查询频率高，数据量比较大</p>
</li>
<li><p>需要针对于where条件中的字段建立索引</p>
</li>
<li><p>使用<strong>唯一索引</strong>，区分度越高，使用索引的效率越高</p>
</li>
<li><p>对于更新等的操作，索引过多，会导致维护的时间越来越高，降低效率</p>
</li>
<li><p>使用短索引</p>
</li>
<li><p>利用最左前缀，针对于组合索引</p>
<p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201124175811560.png" alt="image-20201124175811560"></p>
</li>
</ul>
<hr>
<h3 id="视图-1"><a href="#视图-1" class="headerlink" title="视图"></a>视图</h3><p>相对于普通的表：</p>
<ul>
<li><strong>简单</strong>：使用视图的用户完全不需要关心后面对应的表的结构、关联条件和筛选条件</li>
<li><strong>安全</strong>：限制某些用户能看到的东西</li>
<li><strong>数据独立</strong>：一旦视图的结构确定了，可以屏蔽表结构变化对用户的影响</li>
</ul>
<hr>
<h3 id="优化SQL的步骤"><a href="#优化SQL的步骤" class="headerlink" title="优化SQL的步骤"></a>优化SQL的步骤</h3><h4 id="查询sql执行频率"><a href="#查询sql执行频率" class="headerlink" title="查询sql执行频率"></a>查询sql执行频率</h4><ul>
<li><code>show status like &quot;Com_______&quot;; </code> 显示当前session中所有统计参数的值</li>
</ul>
<p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201125132325204.png" alt="image-20201125132325204"></p>
<ul>
<li><p><code>show GLOBAL status like &quot;Com_______&quot;;</code> 显示全局的（自数据库上次启动至今）统计结果</p>
</li>
<li><p><code>show global status like &quot;Innodb_rows_%&quot;;</code> 显示使用了innodb存储引擎的相关信息，包括执行了insert的行数，select的行数等等</p>
</li>
</ul>
<h4 id="定位低效率的SQL"><a href="#定位低效率的SQL" class="headerlink" title="定位低效率的SQL"></a>定位低效率的SQL</h4><p>通过两种方式来定位：</p>
<ul>
<li><strong>慢查询日志</strong>：用<code>--log-slow-queries[=file_name]</code>选项启动时，mysqld写一个包含所有执行时间超过long_query_time秒的SQL语句日志文件。</li>
<li><strong>show processlist</strong>：慢查询日志在查询结束以后才纪录，所有在应用反映执行效率出现问题的时候查询这个日志并不能定位问题，可以通过<code>show processlist</code>命令查看当前MySQL在进行的线程，<strong>包括线程的状态、是否锁表等，可以实时地查看SQL的执行情况，同时对一些缩表操作进行优化</strong></li>
</ul>
<p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201125134444647.png" alt="image-20201125134444647"></p>
<pre class="line-numbers language-none"><code class="language-none">id列，用户登录mysql时，系统分配的connection_id，可以使用函数connection_id()查看

user列，显示当前用户。如果不是root，这个命令就只显示用户权限范围的sql语句

host列，显示这个语句是从哪个ip的哪个端口上发的

db列，连接的数据库

command列，显示当前连接执行的命令，一般为sleep，query，connect 等

time列，显示这个状态持续的时间，单位s

state列，显示使用当前连接的sql语句的状态，很重要！！！

info列，显示这个sql语句，是判断问题语句的一个重要依据
<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span></span></code></pre>


<h4 id="explain分析执行计划"><a href="#explain分析执行计划" class="headerlink" title="explain分析执行计划"></a>explain分析执行计划</h4><blockquote>
<p>通过上面步走查询到效率低的sql后，可以用过explain或者desc命令获取mysql如何执行select语句的信息，包括select语句执行过程中表如何连接和连接顺序</p>
</blockquote>
<pre class="line-numbers language-mysql" data-language="mysql"><code class="language-mysql">explain select * from sys_user where id &#x3D; &quot;e9ca23d68d884d4ebb19d07889727dae&quot;<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span></span></code></pre>
<p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201125140528226.png" alt="image-20201125140528226"></p>
<pre class="line-numbers language-mysql" data-language="mysql"><code class="language-mysql">explain select * from sys_user where username &#x3D; &quot;admin&quot;<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span></span></code></pre>
<p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201125140621333.png" alt="image-20201125140621333"></p>
<table>
<thead>
<tr>
<th align="center">字段</th>
<th align="center">含义</th>
</tr>
</thead>
<tbody><tr>
<td align="center">id</td>
<td align="center">select查询的序列号，是一组数字，表示的是查询中执行select子句或者是操作表的顺序。</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">select_type</td>
<td align="center">表示 SELECT 的类型</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">table</td>
<td align="center">输出结果集的表</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">type</td>
<td align="center">表示表的连接类型</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">possible_keys</td>
<td align="center">表示查询时，可能使用的索引</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">key</td>
<td align="center">表示实际使用的索引</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">key_len</td>
<td align="center">索引字段的长度</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">rows</td>
<td align="center">扫描行的数量</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">extra</td>
<td align="center">执行情况的说明和描述</td>
</tr>
</tbody></table>
<p><strong>explain —— id</strong></p>
<blockquote>
<p>id 字段是 select查询的序列号，是一组数字，表示的是查询中执行select子句或者是操作表的顺序</p>
</blockquote>
<ol>
<li>id 相同表示加载表的顺序是从上到下。</li>
<li> id 不同id值越大，优先级越高，越先被执行。</li>
<li> id 有相同，也有不同，同时存在。<strong>id相同的可以认为是一组</strong>，从上往下顺序执行；在所有的组中，id的值越大，优先级越高，越先执行。</li>
</ol>
<p><strong>explain 之 select_type</strong></p>
<table>
<thead>
<tr>
<th>select_type</th>
<th>含义</th>
</tr>
</thead>
<tbody><tr>
<td>SIMPLE</td>
<td>简单的select查询，查询中不包含子查询或者UNION</td>
</tr>
<tr>
<td>PRIMARY</td>
<td>查询中若包含任何复杂的子查询，最外层查询标记为该标识</td>
</tr>
<tr>
<td>SUBQUERY</td>
<td>在SELECT 或 WHERE 列表中包含了子查询</td>
</tr>
<tr>
<td>DERIVED</td>
<td>在FROM 列表中包含的子查询，被标记为 DERIVED（衍生） MYSQL会递归执行这些子查 询，把结果放在临时表中</td>
</tr>
<tr>
<td>UNION</td>
<td>若第二个SELECT出现在UNION之后，则标记为UNION ； 若UNION包含在FROM子句的子 查询中，外层SELECT将被标记为 ： DERIVED</td>
</tr>
<tr>
<td>UNION RESULT</td>
<td>从UNION表获取结果的SELECT</td>
</tr>
</tbody></table>
<p><strong>explain 之 type</strong></p>
<blockquote>
<p>type 显示的是访问类型，是较为重要的一个指标，可取值为：</p>
</blockquote>
<table>
<thead>
<tr>
<th>type</th>
<th>含义</th>
</tr>
</thead>
<tbody><tr>
<td>NULL</td>
<td>MySQL不访问任何表，索引，直接返回结果</td>
</tr>
<tr>
<td>system</td>
<td>表只有一行记录(等于系统表)，这是const类型的特例，一般不会出现</td>
</tr>
<tr>
<td>const</td>
<td>表示通过索引一次就找到了，const 用于比较primary key 或者 unique 索引。因为只匹配一行数 据，所以很快。如将主键置于where列表中，MySQL 就能将该查询转换为一个常亮。const于将 “主键” 或 “唯一” 索引的所有部分与常量值进行比较</td>
</tr>
<tr>
<td>eq_ref</td>
<td>类似ref，区别在于使用的是唯一索引，使用主键的关联查询，关联查询出的记录只有一条。常见 于主键或唯一索引扫描</td>
</tr>
<tr>
<td>ref</td>
<td>非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行。本质上也是一种索引访问，返回所有匹配某 个单独值的所有行（多个）</td>
</tr>
<tr>
<td>range</td>
<td>只检索给定返回的行，使用一个索引来选择行。 where 之后出现 between ， &lt; , &gt; , in 等操作。</td>
</tr>
<tr>
<td>index</td>
<td>index 与 ALL的区别为 index 类型只是遍历了索引树， 通常比ALL 快， ALL 是遍历数据文件。</td>
</tr>
<tr>
<td>all</td>
<td>将遍历全表以找到匹配的行</td>
</tr>
</tbody></table>
<pre class="line-numbers language-none"><code class="language-none">结果值从最好到最坏以此是:

NULL &gt; system &gt; const &gt; eq_ref &gt; ref &gt; fulltext &gt; ref_or_null &gt; index_merge &gt;unique_subquery &gt; index_subquery &gt; range &gt; index &gt; ALL


system &gt; const &gt; eq_ref &gt; ref &gt; range &gt; index &gt; ALL<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span></span></code></pre>
<p>一般来说， 我们需要保证查询至少达到 <strong>range</strong> 级别， 最好达到<strong>ref</strong> 。</p>
<p><strong>explain 之 key</strong></p>
<pre class="line-numbers language-none"><code class="language-none">possible_keys : 显示可能应用在这张表的索引， 一个或多个。


key ： 实际使用的索引， 如果为NULL， 则没有使用索引。


key_len : 表示索引中使用的字节数， 该值为索引字段最大可能长度，并非实际使用长度，在不损失精确性的前提下， 长度越短越好 。<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span></span></code></pre>


<p><strong>explain 之 extra</strong></p>
<blockquote>
<p>其他的额外的执行计划信息，在该列展示 。</p>
</blockquote>
<table>
<thead>
<tr>
<th>extra</th>
<th>含义</th>
</tr>
</thead>
<tbody><tr>
<td>using filesort</td>
<td>说明mysql会对数据使用一个外部的索引排序，而不是按照表内的索引顺序进行读取， 称为 “<strong>文件排序</strong>”, 效率低。</td>
</tr>
<tr>
<td>using temporary</td>
<td>使用了临时表保存中间结果，MySQL在对查询结果排序时使用临时表。常见于 order by 和 group by； 效率低</td>
</tr>
<tr>
<td>using index</td>
<td>表示相应的select操作使用了覆盖索引， 避免访问表的数据行， 效率不错</td>
</tr>
</tbody></table>
<h4 id="show-profile分析SQL"><a href="#show-profile分析SQL" class="headerlink" title="show profile分析SQL"></a>show profile分析SQL</h4><h3 id="索引的使用"><a href="#索引的使用" class="headerlink" title="索引的使用"></a>索引的使用</h3><p>准备条件:</p>
<blockquote>
<p><code>create index idx_seller_name_sta_addr on tb_seller(name,status,address);</code></p>
</blockquote>
<h4 id="避免索引失效"><a href="#避免索引失效" class="headerlink" title="避免索引失效"></a>避免索引失效</h4><ul>
<li><p><strong>全值匹配</strong> ，对索引中所有列都指定具体值，该情况下索引生效，执行效率高</p>
<pre class="line-numbers language-mysql" data-language="mysql"><code class="language-mysql">explain select * from tb_seller where name&#x3D;&#39;小米科技&#39; and status&#x3D;&#39;1&#39; and address&#x3D;&#39;北京市&#39;;<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span></span></code></pre>
<p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201126200538720.png" alt="image-20201126200538720"></p>
</li>
<li><p><strong>最左前缀法则</strong>(指的是查询要从索引的最左前列开始，并且不跳过索引中的列)</p>
<p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201126200821090.png" alt="image-20201126200821090"></p>
<p>违法最左前缀法则 ， 索引失效：</p>
<p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201126201028628.png" alt="image-20201126201028628"></p>
<p>如果符合最左法则，但是出现跳跃某一列，只有最左列索引生效：</p>
<p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201126201047543.png" alt="image-20201126201047543"></p>
</li>
<li><p><strong>范围查询右边的列，不能使用索引</strong> </p>
<blockquote>
<p>根据前面的两个字段name ， status 查询是走索引的， 但是最后一个条件address 没有用到索引。</p>
</blockquote>
<p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201126201157253.png" alt="image-20201126201157253"></p>
</li>
<li><p><strong>不要在索引列上进行运算操作， 索引将失效</strong></p>
<p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201126201223070.png" alt="image-20201126201223070"></p>
</li>
<li><p><strong>字符串不加单引号</strong>，造成索引失效。</p>
<blockquote>
<p>由于在查询的时候没有对字符串加单引号，MySQL的查询优化器，会自动的进行类型转换，造成索引失效。</p>
</blockquote>
<p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201126201250213.png" alt="image-20201126201250213"></p>
</li>
<li><p>尽量使用覆盖索引(<strong>只访问索引的查询（索引列完全包含查询列）</strong>)，避免<code>select *</code></p>
<p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201126201411070.png" alt="image-20201126201411070"></p>
<p>如果查询列，超出索引列，也会降低性能</p>
<p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201126201437408.png" alt="image-20201126201437408"></p>
<pre class="line-numbers language-none"><code class="language-none">TIP :
    using index ：使用覆盖索引的时候就会出现
    
    using where：在查找使用索引的情况下，需要回表去查询所需的数据
    
    using index condition：查找使用了索引，但是需要回表查询数据
    
    using index ; using where：查找使用了索引，但是需要的数据都在索引列中能找到，所以不需要回表查询数据
    <span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span></span></code></pre></li>
<li><p><strong>用or分割开的条件， 如果or前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。</strong></p>
<blockquote>
<p>示例，name字段是索引列 ， 而createtime不是索引列，中间是or进行连接是不走索引的 ：</p>
</blockquote>
<pre class="line-numbers language-mysql" data-language="mysql"><code class="language-mysql">explain select * from tb_seller where name&#x3D;&#39;黑马程序员&#39; or createtime &#x3D; &#39;2088-01-01 12:00:00&#39;;<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span></span></code></pre>
<p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201126202050643.png" alt="image-20201126202050643"></p>
</li>
<li><p><strong>以%开头的Like模糊查询，索引失效</strong></p>
<blockquote>
<p>如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会失效。如果是头部模糊匹配，索引失效。</p>
</blockquote>
<p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201126202146578.png" alt="image-20201126202146578"></p>
<p><strong>这种情况我们可以通过覆盖索引来解决</strong></p>
<p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201126202214001.png" alt="image-20201126202214001"></p>
</li>
<li><p>如果MySQL评估使用索引比全表更慢，则不使用索引。</p>
<p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201126202345972.png" alt="image-20201126202345972"></p>
</li>
<li><p><code>is NULL</code> ， <code>is NOT NULL</code> 有时索引失效。</p>
<p>isNULL的时候，null多的时候会失效，少的时候走索引</p>
<p>isNotNULL的时候 null少的时候会失效，多的时候走索引</p>
</li>
<li><p> <code>in 走索引</code>， <code>not in</code> 索引失效。</p>
</li>
<li><p><strong>尽量使用 复合索引，少使用单列索引</strong>！</p>
<ul>
<li><p>创建复合索引就相当于创建了三个索引</p>
<pre class="line-numbers language-mysql" data-language="mysql"><code class="language-mysql">create index idx_name_sta_address on tb_seller(name, status, address);

就相当于创建了三个索引 ：
    name
    name + status
    name + status + address
    <span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span></span></code></pre>
<p>数据库会选择一个最优的索引（辨识度最高索引）来使用，并不会使用全部索引 。</p>
</li>
</ul>
</li>
</ul>
<h4 id="查看索引使用情况"><a href="#查看索引使用情况" class="headerlink" title="查看索引使用情况"></a>查看索引使用情况</h4><pre class="line-numbers language-mysql" data-language="mysql"><code class="language-mysql">show status like &#39;Handler_read%&#39;;

show global status like &#39;Handler_read%&#39;;<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span><span></span></span></code></pre>
<p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201127132314991.png" alt="image-20201127132314991"></p>
<h3 id="SQL优化"><a href="#SQL优化" class="headerlink" title="SQL优化"></a>SQL优化</h3><p><strong>环境准备</strong></p>
<pre class="line-numbers language-mysql" data-language="mysql"><code class="language-mysql">CREATE TABLE &#96;tb_user_2&#96; (
&#96;id&#96; int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
&#96;username&#96; varchar(45) NOT NULL,
&#96;password&#96; varchar(96) NOT NULL,
&#96;name&#96; varchar(45) NOT NULL,
&#96;birthday&#96; datetime DEFAULT NULL,
&#96;sex&#96; char(1) DEFAULT NULL,
&#96;email&#96; varchar(45) DEFAULT NULL,
&#96;phone&#96; varchar(45) DEFAULT NULL,
&#96;qq&#96; varchar(32) DEFAULT NULL,
&#96;status&#96; varchar(32) NOT NULL COMMENT &#39;用户状态&#39;,
&#96;create_time&#96; datetime NOT NULL,
&#96;update_time&#96; datetime DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (&#96;id&#96;),
UNIQUE KEY &#96;unique_user_username&#96; (&#96;username&#96;)
) ENGINE&#x3D;InnoDB DEFAULT CHARSET&#x3D;utf8 ;
 <span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span></span></code></pre>
<h4 id="优化导入数据效率"><a href="#优化导入数据效率" class="headerlink" title="优化导入数据效率"></a>优化导入数据效率</h4><blockquote>
<p>当使用load 命令导入数据的时候，<strong>适当的设置可以提高导入的效率</strong>。</p>
</blockquote>
<ul>
<li><p>主键顺序插入</p>
<blockquote>
<p>sql1.log —-&gt; 主键有序 </p>
<p>sql2.log —-&gt; 主键无序</p>
</blockquote>
<p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201127135432056.png" alt="image-20201127135432056"></p>
</li>
<li><p>关闭唯一性校验</p>
<blockquote>
<p>在导入数据前执行 set unique_checks = 0，关闭唯一性校验，在导入结束后执行 set unique_checks = 1，恢复唯一性校验，可以提高效率</p>
</blockquote>
</li>
<li><p>手动提交事务</p>
<blockquote>
<p>如果应用使用自动提交的方式，建议在导入前执行set autocommit = 0，关闭自动提交，导入结束后再执行 set autocommit = 1，打开自动提交，也可以提高导入的效率</p>
</blockquote>
</li>
</ul>
<h4 id="优化insert语句"><a href="#优化insert语句" class="headerlink" title="优化insert语句"></a>优化insert语句</h4><blockquote>
<p>如果需要<strong>同时对一张表插入很多行数据</strong>时，应该<strong>尽量使用多个值表的insert语句</strong>，这种方式将<strong>大大的缩减客户端与数据库之间的连接、关闭等消耗</strong>。使得效率比分开执行的单个insert语句快。</p>
</blockquote>
<pre class="line-numbers language-mysql" data-language="mysql"><code class="language-mysql">原始的方式：
    insert into tb_test values(1,&#39;Tom&#39;);
    insert into tb_test values(2,&#39;Cat&#39;);
    insert into tb_test values(3,&#39;Jerry&#39;);
优化的方式：
	insert into tb_test values(1,&#39;Tom&#39;),(2,&#39;Cat&#39;)，(3,&#39;Jerry&#39;);
<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span></span></code></pre>
<blockquote>
<p>在事务中进行数据插入</p>
</blockquote>
<pre class="line-numbers language-mysql" data-language="mysql"><code class="language-mysql">start transaction;
    insert into tb_test values(1,&#39;Tom&#39;);
    insert into tb_test values(2,&#39;Cat&#39;);
    insert into tb_test values(3,&#39;Jerry&#39;);
commit;
<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span></span></code></pre>
<blockquote>
<p>数据有序插入</p>
</blockquote>
<pre class="line-numbers language-mysql" data-language="mysql"><code class="language-mysql">优化前：
    insert into tb_test values(4,&#39;Tim&#39;);
    insert into tb_test values(1,&#39;Tom&#39;);
    insert into tb_test values(3,&#39;Jerry&#39;);
    insert into tb_test values(5,&#39;Rose&#39;);
    insert into tb_test values(2,&#39;Cat&#39;);
优化后：
insert into tb_test values(1,&#39;Tom&#39;);
insert into tb_test values(2,&#39;Cat&#39;);
insert into tb_test values(3,&#39;Jerry&#39;);
insert into tb_test values(4,&#39;Tim&#39;);
insert into tb_test values(5,&#39;Rose&#39;);
<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span></span></code></pre>
<h4 id="优化order-by语句"><a href="#优化order-by语句" class="headerlink" title="优化order by语句"></a>优化order by语句</h4><p>两种排序方式：</p>
<ul>
<li><p><strong>filesort排序</strong>，通过对返回数据进行排序，所有不是通过索引直接返回排序结果的排序都叫FileSort排序</p>
<p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201128192710911.png" alt="image-20201128192710911"></p>
</li>
<li><p><strong>using index</strong>，通过有序索引–顺序扫描–直接返回有序数据，，不需要额外的排序，效率高</p>
<p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201128192642322.png" alt="image-20201128192642322"></p>
<p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201128193523272.png" alt="image-20201128193523272"></p>
</li>
</ul>
<blockquote>
<p>了解了MySQL的排序方式，优化目标就清晰了：尽量<strong>减少额外的排序</strong>，<strong>通过索引直接返回有序数据</strong>。where 条件和Order by 使用相同的索引，并且<strong>Order By 的顺序和索引顺序相同</strong>， 并且Order  by 的字段都是升序，或者都是降序。否则肯定需要额外的操作，这样就会出现FileSort。</p>
</blockquote>
<hr>
<h5 id="filesort的优化"><a href="#filesort的优化" class="headerlink" title="filesort的优化"></a>filesort的优化</h5><blockquote>
<p>通过创建合适的索引，能够减少 Filesort 的出现，但是在某些情况下，条件限制不能让Filesort消失，那就需要加快 Filesort的排序操作。对于Filesort ， MySQL 有两种排序算法：</p>
<p>1） 两次扫描算法 ：MySQL4.1 之前，使用该方式排序。首先根据条件取出排序字段和行指针信息，然后在排序区 sort buffer 中排序，如果sort buffer不够，则在<strong>临时表</strong> temporary table 中存储排序结果。完成排序之后，再根据行指针回表读取记录，该操作可能会导致大量随机I/O操作。</p>
<p>2）一次扫描算法：一次性取出满足条件的所有字段，然后在排序区 sort  buffer 中排序后直接输出结果集。排序时内存开销较大，但是排序效率比两次扫描算法要高。</p>
</blockquote>
<hr>
<h4 id="优化group-by"><a href="#优化group-by" class="headerlink" title="优化group by"></a>优化group by</h4><blockquote>
<p>group by实际上也会进行排序操作，于order by 相比，group by主要知识多了排序之后的分组操作</p>
</blockquote>
<p>如果查询包含 group by 但是用户想要避免排序结果的消耗， <strong>则可以执行order by null 禁止排序</strong></p>
<pre class="line-numbers language-mysql" data-language="mysql"><code class="language-mysql">drop index idx_emp_age_salary on emp;

explain select age,count(*) from emp group by age;<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span><span></span></span></code></pre>
<p>优化后是：</p>
<pre class="line-numbers language-mysql" data-language="mysql"><code class="language-mysql">explain select age,count(*) from emp group by age order by null;<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span></span></code></pre>
<hr>
<h4 id="优化嵌套查询"><a href="#优化嵌套查询" class="headerlink" title="优化嵌套查询"></a>优化嵌套查询</h4><p>有些情况下，子查询是可以被更高效的连接（JOIN）替代。</p>
<p>连接(Join)查询之所以更有效率一些 ，是因为MySQL不需要<strong>在内存中创建临时表</strong>来完成这个逻辑上需要两个步骤的查询工作。</p>
<hr>
<h4 id="优化or条件"><a href="#优化or条件" class="headerlink" title="优化or条件"></a>优化or条件</h4><blockquote>
<p>对于包含OR的查询子句，如果要利用索引，则OR之间的每个条件列都必须用到索引 ， 而且不能使用到复合索引； 如果没有索引，则应该考虑增加索引。</p>
</blockquote>
<p>建议使用 union 替换 or ：</p>
<pre class="line-numbers language-mysql" data-language="mysql"><code class="language-mysql">select * from emp where id &#x3D; 1 or age &#x3D; 30;

应该替换为：

select * from emp where id &#x3D; 1 union select * from emp where  age &#x3D; 30;<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span></span></code></pre>
<hr>
<h4 id="优化分页查询"><a href="#优化分页查询" class="headerlink" title="优化分页查询"></a>优化分页查询</h4><blockquote>
<p>一般分页查询时，通过创建覆盖索引能够比较好地提高性能。一个<strong>常见又非常头疼的问题</strong>就是 limit 2000000,10  ，此时需要MySQL排序前2000010 记录，仅仅返回2000000 - 2000010 的记录，其他记录丢弃，查询排序的代价非常大 。</p>
</blockquote>
<p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201128201314111.png" alt="image-20201128201314111"></p>
<h5 id="优化思路1"><a href="#优化思路1" class="headerlink" title="优化思路1"></a>优化思路1</h5><blockquote>
<p>在索引上完成排序分页工作，最后根据主键关联回原表查询所需要的其他列内容</p>
</blockquote>
<p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201128201648073.png" alt="image-20201128201648073"></p>
<h5 id="优化思路二"><a href="#优化思路二" class="headerlink" title="优化思路二"></a>优化思路二</h5><blockquote>
<p>该方案适用于<strong>主键自增</strong>的表，<strong>并且主键自增不能出现断层</strong>，可以把Limit 查询转换成某个位置的查询 。</p>
</blockquote>
<p>例如：</p>
<pre class="line-numbers language-mysql" data-language="mysql"><code class="language-mysql">select * from table where id &gt; 200000 limit 10<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span></span></code></pre>
<hr>
<h4 id="使用SQL提示"><a href="#使用SQL提示" class="headerlink" title="使用SQL提示"></a>使用SQL提示</h4><blockquote>
<p>SQL提示，是优化数据库的一个重要手段，简单来说，就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的。</p>
</blockquote>
<ul>
<li><p>use index</p>
<p>告诉mysql用哪个索引，，不是强制的，只是建议</p>
</li>
<li><p>ignore index</p>
</li>
<li><p>force index</p>
</li>
</ul>
<hr>
<h3 id="应用优化"><a href="#应用优化" class="headerlink" title="应用优化"></a>应用优化</h3><h4 id="使用数据库连接池"><a href="#使用数据库连接池" class="headerlink" title="使用数据库连接池"></a>使用数据库连接池</h4><blockquote>
<p>对于访问数据库来说，建立连接的代价很大，如果频繁的开启关闭连接，很耗资源，我们有必要建立数据库连接池</p>
</blockquote>
<p>c3p0</p>
<p>druid</p>
<hr>
<h4 id="减少对mysql的访问"><a href="#减少对mysql的访问" class="headerlink" title="减少对mysql的访问"></a>减少对mysql的访问</h4><ul>
<li><p>避免对数据进行重复检索</p>
</li>
<li><p>增加缓存层</p>
</li>
<li><p>负载均衡</p>
<ul>
<li>主从复制</li>
<li>读写分离</li>
<li>分布式数据库架构</li>
</ul>
</li>
</ul>
<hr>
<h4 id="MySQL查询缓存优化（8以废弃）"><a href="#MySQL查询缓存优化（8以废弃）" class="headerlink" title="MySQL查询缓存优化（8以废弃）"></a>MySQL查询缓存优化（8以废弃）</h4><blockquote>
<p>开启mysql的查询缓存，完全相同的sql语句会从缓存中读取</p>
</blockquote>
<p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201128210435548.png" alt="image-20201128210435548"></p>
<p>详情查看网上的信息</p>
<hr>
<h4 id="mysql内存管理及优化"><a href="#mysql内存管理及优化" class="headerlink" title="mysql内存管理及优化"></a>mysql内存管理及优化</h4><h5 id="内存优化原则"><a href="#内存优化原则" class="headerlink" title="内存优化原则"></a>内存优化原则</h5><ul>
<li>将尽量多的内存分配给mysql做缓存，给操作系统和其他程序预留足够内存</li>
<li>MyISAM存储引擎的数据文件读取依赖于操作系统自身的IO缓存，因此，如果有MyISAM表，就要预留更多的内存给操作系统做IO缓存</li>
<li>排序区、连接区等缓存时分配给每个数据库session专用的，其默认值的设置要根据最大连接数合理分配，如果设置太大，不但浪费资源，而且在并发连接较高时会导致物理内存耗尽</li>
</ul>
<hr>
<h5 id="MyISAM内存优化"><a href="#MyISAM内存优化" class="headerlink" title="MyISAM内存优化"></a>MyISAM内存优化</h5><blockquote>
<p>myisam存储引擎使用 key_buffer缓存索引块，加速myisam索引的读写速度。对于myisam表的数据库，mysql没有特别的缓存机制，完全依赖于操作系统的IO缓存</p>
</blockquote>
<h5 id="key-buffer-size"><a href="#key-buffer-size" class="headerlink" title="key_buffer_size"></a>key_buffer_size</h5><p>key_buffer_size决定MyISAM索引块缓存区的大小，直接影响到MyISAM表的存取效率。可以在MySQL参数文件中设置key_buffer_size的值，对于一般MyISAM数据库，建议至少将1/4可用内存分配给key_buffer_size。</p>
<p>在/usr/my.cnf 中做如下配置：</p>
<pre class="line-numbers language-none"><code class="language-none">key_buffer_size&#x3D;512M<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span></span></code></pre>


<h5 id="read-buffer-size"><a href="#read-buffer-size" class="headerlink" title="read_buffer_size"></a>read_buffer_size</h5><p>如果需要经常顺序扫描myisam表，可以通过增大read_buffer_size的值来改善性能。但需要注意的是read_buffer_size是每个session独占的，如果默认值设置太大，就会造成内存浪费。</p>
<h5 id="read-rnd-buffer-size"><a href="#read-rnd-buffer-size" class="headerlink" title="read_rnd_buffer_size"></a>read_rnd_buffer_size</h5><p>对于需要做排序的myisam表的查询，如带有order by子句的sql，适当增加 read_rnd_buffer_size 的值，可以改善此类的sql性能。但需要注意的是 read_rnd_buffer_size 是每个session独占的，如果默认值设置太大，就会造成内存浪费。</p>
<hr>
<h5 id="innoDB内存优化"><a href="#innoDB内存优化" class="headerlink" title="innoDB内存优化"></a>innoDB内存优化</h5><p>innodb用一块内存区做IO缓存池，该缓存池不仅用来缓存innodb的索引块，而且也用来缓存innodb的数据块。</p>
<h5 id="innodb-buffer-pool-size"><a href="#innodb-buffer-pool-size" class="headerlink" title="innodb_buffer_pool_size"></a>innodb_buffer_pool_size</h5><p>该变量决定了 innodb 存储引擎表数据和索引数据的最大缓存区大小。在保证操作系统及其他程序有足够内存可用的情况下，innodb_buffer_pool_size 的值越大，缓存命中率越高，访问InnoDB表需要的磁盘I/O 就越少，性能也就越高。</p>
<pre class="line-numbers language-none"><code class="language-none">innodb_buffer_pool_size&#x3D;512M<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span></span></code></pre>


<h5 id="innodb-log-buffer-size"><a href="#innodb-log-buffer-size" class="headerlink" title="innodb_log_buffer_size"></a>innodb_log_buffer_size</h5><p>决定了innodb重做日志缓存的大小，对于可能产生大量更新记录的大事务，增加innodb_log_buffer_size的大小，可以避免innodb在事务提交前就执行不必要的日志写入磁盘操作。</p>
<pre class="line-numbers language-none"><code class="language-none">innodb_log_buffer_size&#x3D;10M<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span></span></code></pre>
<hr>
<h3 id="Mysql并发参数调整"><a href="#Mysql并发参数调整" class="headerlink" title="Mysql并发参数调整"></a>Mysql并发参数调整</h3><p>从实现上来说，MySQL Server 是多线程结构，包括后台线程和客户服务线程。多线程可以有效利用服务器资源，提高数据库的并发性能。在Mysql中，控制并发连接和线程的主要参数包括 max_connections、back_log、thread_cache_size、table_open_cahce。</p>
<h4 id="4-1-max-connections"><a href="#4-1-max-connections" class="headerlink" title="4.1 max_connections"></a>4.1 max_connections</h4><p>采用max_connections 控制允许连接到MySQL数据库的最大数量，默认值是 151。如果状态变量 connection_errors_max_connections 不为零，并且一直增长，则说明不断有连接请求因数据库连接数已达到允许最大值而失败，这是可以考虑增大max_connections 的值。</p>
<p>Mysql 最大可支持的连接数，取决于很多因素，包括给定操作系统平台的线程库的质量、内存大小、每个连接的负荷、CPU的处理速度，期望的响应时间等。在Linux 平台下，性能好的服务器，支持 500-1000 个连接不是难事，需要根据服务器性能进行评估设定。</p>
<h4 id="4-2-back-log"><a href="#4-2-back-log" class="headerlink" title="4.2 back_log"></a>4.2 back_log</h4><p>back_log 参数控制MySQL监听TCP端口时设置的积压请求栈大小。如果MySql的连接数达到max_connections时，新来的请求将会被存在堆栈中，以等待某一连接释放资源，该堆栈的数量即back_log，如果等待连接的数量超过back_log，将不被授予连接资源，将会报错。5.6.6 版本之前默认值为 50 ， 之后的版本默认为 50 + （max_connections / 5）， 但最大不超过900。</p>
<p>如果需要数据库在较短的时间内处理大量连接请求， 可以考虑适当增大back_log 的值。</p>
<h4 id="4-3-table-open-cache"><a href="#4-3-table-open-cache" class="headerlink" title="4.3 table_open_cache"></a>4.3 table_open_cache</h4><p>该参数用来控制所有SQL语句执行线程可打开表缓存的数量， 而在执行SQL语句时，每一个SQL执行线程至少要打开 1 个表缓存。该参数的值应该根据设置的最大连接数 max_connections 以及每个连接执行关联查询中涉及的表的最大数量来设定 ：</p>
<p>​    max_connections x N ；</p>
<h4 id="4-4-thread-cache-size"><a href="#4-4-thread-cache-size" class="headerlink" title="4.4 thread_cache_size"></a>4.4 thread_cache_size</h4><p>为了加快连接数据库的速度，MySQL 会缓存一定数量的客户服务线程以备重用，通过参数 thread_cache_size 可控制 MySQL 缓存客户服务线程的数量。</p>
<h4 id="4-5-innodb-lock-wait-timeout"><a href="#4-5-innodb-lock-wait-timeout" class="headerlink" title="4.5 innodb_lock_wait_timeout"></a>4.5 innodb_lock_wait_timeout</h4><p>该参数是用来设置InnoDB 事务等待行锁的时间，默认值是50ms ， 可以根据需要进行动态设置。对于需要快速反馈的业务系统来说，可以将行锁的等待时间调小，以避免事务长时间挂起； 对于后台运行的批量处理程序来说， 可以将行锁的等待时间调大， 以避免发生大的回滚操作。</p>
<hr>
<h3 id="mysql锁"><a href="#mysql锁" class="headerlink" title="mysql锁"></a>mysql锁</h3><p><strong>锁分类</strong></p>
<p>从对数据操作的粒度分 ： </p>
<p>1） 表锁：操作时，会锁定整个表。</p>
<p>2） 行锁：操作时，会锁定当前操作行。</p>
<p>从对数据操作的类型分：</p>
<p>1） 读锁（共享锁）：针对同一份数据，多个读操作可以同时进行而不会互相影响。</p>
<p>2） 写锁（排它锁）：当前操作没有完成之前，它会阻断其他写锁和读锁。</p>
<hr>
<p><strong>锁特性</strong></p>
<p>相对其他数据库而言，MySQL的锁机制比较简单，其最显著的特点是不同的存储引擎支持不同的锁机制。下表中罗列出了各存储引擎对锁的支持情况：</p>
<table>
<thead>
<tr>
<th>存储引擎</th>
<th>表级锁</th>
<th>行级锁</th>
<th>页面锁</th>
</tr>
</thead>
<tbody><tr>
<td>MyISAM</td>
<td>支持</td>
<td>不支持</td>
<td>不支持</td>
</tr>
<tr>
<td>InnoDB</td>
<td>支持</td>
<td>支持</td>
<td>不支持</td>
</tr>
<tr>
<td>MEMORY</td>
<td>支持</td>
<td>不支持</td>
<td>不支持</td>
</tr>
<tr>
<td>BDB</td>
<td>支持</td>
<td>不支持</td>
<td>支持</td>
</tr>
</tbody></table>
<p>MySQL这3种锁的特性可大致归纳如下 ：</p>
<table>
<thead>
<tr>
<th>锁类型</th>
<th>特点</th>
</tr>
</thead>
<tbody><tr>
<td>表级锁</td>
<td>偏向MyISAM 存储引擎，开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高,并发度最低。</td>
</tr>
<tr>
<td>行级锁</td>
<td>偏向InnoDB 存储引擎，开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。</td>
</tr>
<tr>
<td>页面锁</td>
<td>开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般。</td>
</tr>
</tbody></table>
<p>从上述特点可见，很难笼统地说哪种锁更好，只能就具体应用的特点来说哪种锁更合适！仅从锁的角度来说：表级锁更适合于以查询为主，只有少量按索引条件更新数据的应用，如Web 应用；而行级锁则更适合于有大量按索引条件并发更新少量不同数据，同时又有并查询的应用，如一些在线事务处理（OLTP）系统。</p>
<h4 id="MyISAM表锁"><a href="#MyISAM表锁" class="headerlink" title="MyISAM表锁"></a>MyISAM表锁</h4><blockquote>
<p>MyISAM只支持表锁</p>
</blockquote>
<p>MyISAM 在执行查询语句（SELECT）前，会自动给涉及的所有表加读锁，在执行更新操作（UPDATE、DELETE、INSERT 等）前，会自动给涉及的表加写锁，这个过程并不需要用户干预，因此，用户一般不需要直接用 LOCK TABLE 命令给 MyISAM 表显式加锁。</p>
<p>显示加表锁语法:</p>
<pre class="line-numbers language-mysql" data-language="mysql"><code class="language-mysql">加读锁 ： lock table table_name read;

加写锁 ： lock table table_name write；<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span><span></span></span></code></pre>
<p><strong>特点</strong>：</p>
<ul>
<li>对MyISAM 表的<strong>读操作</strong>，不会阻塞其他用户对同一表的<strong>读请求</strong>，但会阻塞对同一表的<strong>写请求</strong></li>
<li>对MyISAM 表的<strong>写操作</strong>，则会阻塞其他用户对同一表的<strong>读和写操作</strong></li>
</ul>
<p>读锁会阻塞写，写锁会阻塞读和写</p>
<hr>
<h4 id="事务"><a href="#事务" class="headerlink" title="事务"></a>事务</h4><p>事务具有以下4个特性，简称为事务ACID属性。</p>
<table>
<thead>
<tr>
<th>ACID属性</th>
<th>含义</th>
</tr>
</thead>
<tbody><tr>
<td>原子性（Atomicity）</td>
<td>事务是一个原子操作单元，其对数据的修改，要么全部成功，要么全部失败。</td>
</tr>
<tr>
<td>一致性（Consistent）</td>
<td>在事务开始和完成时，数据都必须保持一致状态。</td>
</tr>
<tr>
<td>隔离性（Isolation）</td>
<td>数据库系统提供一定的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的 “独立” 环境下运行。</td>
</tr>
<tr>
<td>持久性（Durable）</td>
<td>事务完成之后，对于数据的修改是永久的。</td>
</tr>
</tbody></table>
<p><strong>并发事务处理带来的问题</strong></p>
<table>
<thead>
<tr>
<th>问题</th>
<th>含义</th>
</tr>
</thead>
<tbody><tr>
<td>丢失更新（Lost Update）</td>
<td>当两个或多个事务选择同一行，最初的事务修改的值，会被后面的事务修改的值覆盖。</td>
</tr>
<tr>
<td>脏读（Dirty Reads）</td>
<td>当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时，另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这个数据。</td>
</tr>
<tr>
<td>不可重复读（Non-Repeatable Reads）</td>
<td>一个事务在读取某些数据后的某个时间，再次读取以前读过的数据，却发现和以前读出的数据不一致。</td>
</tr>
<tr>
<td>幻读（Phantom Reads）</td>
<td>一个事务按照相同的查询条件重新读取以前查询过的数据，却发现其他事务插入了满足其查询条件的新数据。</td>
</tr>
</tbody></table>
<p><strong>事务隔离级别</strong></p>
<p>为了解决上述提到的事务并发问题，数据库提供一定的事务隔离机制来解决这个问题。数据库的事务隔离越严格，并发副作用越小，但付出的代价也就越大，因为事务隔离实质上就是使用事务在一定程度上“串行化” 进行，这显然与“并发” 是矛盾的。 </p>
<p>数据库的隔离级别有4个，由低到高依次为Read uncommitted、Read committed、Repeatable read、Serializable，这四个级别可以逐个解决脏写、脏读、不可重复读、幻读这几类问题。</p>
<table>
<thead>
<tr>
<th>隔离级别</th>
<th>丢失更新</th>
<th>脏读</th>
<th>不可重复读</th>
<th>幻读</th>
</tr>
</thead>
<tbody><tr>
<td>Read uncommitted</td>
<td>×</td>
<td>√</td>
<td>√</td>
<td>√</td>
</tr>
<tr>
<td>Read committed</td>
<td>×</td>
<td>×</td>
<td>√</td>
<td>√</td>
</tr>
<tr>
<td>Repeatable read（默认）</td>
<td>×</td>
<td>×</td>
<td>×</td>
<td>√</td>
</tr>
<tr>
<td>Serializable</td>
<td>×</td>
<td>×</td>
<td>×</td>
<td>×</td>
</tr>
</tbody></table>
<p>备注 ： √  代表可能出现 ， × 代表不会出现 。</p>
<hr>
<h4 id="InnoDB-行锁"><a href="#InnoDB-行锁" class="headerlink" title="InnoDB 行锁"></a>InnoDB 行锁</h4><p><strong>行锁特点</strong> ：偏向InnoDB 存储引擎，开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。</p>
<p>InnoDB 与 MyISAM 的最大不同有两点：<strong>一是支持事务</strong>；<strong>二是 采用了行级锁</strong>。</p>
<p>InnoDB  实现了以下两种类型的行锁。</p>
<ul>
<li>共享锁（S）：又称为读锁，简称S锁，共享锁就是多个事务对于同一数据可以共享一把锁，都能访问到数据，但是只能读不能修改。</li>
<li>排他锁（X）：又称为写锁，简称X锁，排他锁就是不能与其他锁并存，如一个事务获取了一个数据行的排他锁，其他事务就不能再获取该行的其他锁，包括共享锁和排他锁，但是获取排他锁的事务是可以对数据就行读取和修改。</li>
</ul>
<p>对于UPDATE、DELETE和INSERT语句，InnoDB会自动给涉及数据集加排他锁（X)；</p>
<p>对于普通SELECT语句，InnoDB不会加任何锁；</p>
<ul>
<li>如果是根据索引进行检索数据修改，那么是行锁</li>
</ul>
<p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201129143820635.png" alt="行锁"></p>
<ul>
<li>如果不通过索引条件检索数据，那么InnoDB将<strong>对表中的所有记录加锁</strong>，相当于表锁</li>
</ul>
<p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201129144352146.png" alt="image-20201129144352146"></p>
<hr>
<h4 id="间隙锁危害"><a href="#间隙锁危害" class="headerlink" title="间隙锁危害"></a>间隙锁危害</h4><p>当我们用范围条件，而不是使用相等条件检索数据，并请求共享或排他锁时，InnoDB会给符合条件的已有数据进行加锁； 对于键值在条件范围内但并不存在的记录，叫做 “间隙（GAP）” ， InnoDB也会对这个 “间隙” 加锁，这种锁机制就是所谓的 间隙锁（Next-Key锁）</p>
<pre class="line-numbers language-mysql" data-language="mysql"><code class="language-mysql">update emp set age &#x3D; 1221  where id &#x3D; 1

update emp set age &#x3D; 111  where id &lt;3  此时会阻塞

A表commit后  B表阻塞消失<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span></span></code></pre>


<p><img src="https://gitee.com/zhang_hao_yu123/images/raw/master/image-20201129144907344.png" alt="image-20201129144907344"></p>
<hr>
<h4 id="InnoDB-行锁争用情况"><a href="#InnoDB-行锁争用情况" class="headerlink" title="InnoDB 行锁争用情况"></a>InnoDB 行锁争用情况</h4><pre class="line-numbers language-sql" data-language="sql"><code class="language-sql"><span class="token keyword">show</span>  <span class="token keyword">status</span> <span class="token operator">like</span> <span class="token string">'innodb_row_lock%'</span><span class="token punctuation">;</span><span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span></span></code></pre>
<p>![1556455943670](E:/学习框架/MySQL 高级 - day-03/文档/assets/1556455943670.png)</p>
<pre class="line-numbers language-none"><code class="language-none">Innodb_row_lock_current_waits: 当前正在等待锁定的数量

Innodb_row_lock_time: 从系统启动到现在锁定总时间长度

Innodb_row_lock_time_avg:每次等待所花平均时长

Innodb_row_lock_time_max:从系统启动到现在等待最长的一次所花的时间

Innodb_row_lock_waits: 系统启动后到现在总共等待的次数


当等待的次数很高，而且每次等待的时长也不小的时候，我们就需要分析系统中为什么会有如此多的等待，然后根据分析结果着手制定优化计划。
<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span></span></code></pre>
<hr>
<h4 id="总结"><a href="#总结" class="headerlink" title="总结"></a>总结</h4><blockquote>
<p>优化建议：</p>
</blockquote>
<ul>
<li>尽可能让所有数据检索都能通过索引来完成，<strong>避免无索引行锁升级为表锁</strong>。</li>
<li>合理设计索引，尽量缩小锁的范围</li>
<li>尽可能减少索引条件，及索引范围，<strong>避免间隙锁</strong></li>
<li>尽量控制事务大小，<strong>减少锁定资源量和时间长度</strong></li>
<li>尽可<strong>使用低级别事务隔离</strong>（但是需要业务层面满足需求）</li>
</ul>
<hr>
<h3 id="日志"><a href="#日志" class="headerlink" title="日志"></a>日志</h3><p>tail -f 日志名称</p>
<p>实时的更新</p>
<h3 id="主从复制"><a href="#主从复制" class="headerlink" title="主从复制"></a>主从复制</h3><p><img src="C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20201130135049541.png" alt="image-20201130135049541"></p>

                
            </div>
            <hr/>

            

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                    <a href="/about" rel="external nofollow noreferrer">Max</a>
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                        版权声明:
                    </i>
                </span>
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                    本博客所有文章除特別声明外，均采用
                    <a href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.zh" rel="external nofollow noreferrer" target="_blank">CC BY 4.0</a>
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    #vcomments b,
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        font-weight: bold;
    }

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        font-style: italic;
    }

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        font-style: normal;
    }

    #vcomments mark {
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        border: 1px solid #dfe2e5;
    }

    table tr:nth-child(2n), thead {
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    }

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    }

    #vcomments [type="checkbox"]:not(:checked), [type="checkbox"]:checked {
        position: inherit;
        margin-left: -1.3rem;
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        left: unset;
        visibility: visible;
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    <div class="comment_headling" style="font-size: 20px; font-weight: 700; position: relative; padding-left: 20px; top: 15px; padding-bottom: 5px;">
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        <span>评论</span>
    </div>
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<article id="prenext-posts" class="prev-next articles">
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                        <img src="/medias/featureimages/13.jpg" class="responsive-img" alt="RabbitMQ消息队列">
                        
                        <span class="card-title">RabbitMQ消息队列</span>
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                    <div class="publish-info">
                        <span class="publish-date">
                            <i class="far fa-clock fa-fw icon-date"></i>2020-11-26
                        </span>
                        <span class="publish-author">
                            
                            <i class="fas fa-user fa-fw"></i>
                            Max
                            
                        </span>
                    </div>
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        <div class="article col s12 m6" data-aos="fade-up">
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            <div class="card">
                <a href="/2020/10/29/java-bing-fa-bian-cheng-cong-0-dao-n/">
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                        <img src="/medias/featureimages/6.jpg" class="responsive-img" alt="java并发编程从0到n">
                        
                        <span class="card-title">java并发编程从0到n</span>
                    </div>
                </a>
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                    <div class="summary block-with-text">
                        
                            
                        
                    </div>
                    <div class="publish-info">
                            <span class="publish-date">
                                <i class="far fa-clock fa-fw icon-date"></i>2020-10-29
                            </span>
                        <span class="publish-author">
                            
                            <i class="fas fa-bookmark fa-fw icon-category"></i>
                            
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                                    并发
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                        </span>
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                        <span class="chip bg-color">并发</span>
                    </a>
                    
                </div>
                
            </div>
        </div>
        
    </div>
</article>

</div>


<script>
    $('#articleContent').on('copy', function (e) {
        // IE8 or earlier browser is 'undefined'
        if (typeof window.getSelection === 'undefined') return;

        var selection = window.getSelection();
        // if the selection is short let's not annoy our users.
        if (('' + selection).length < Number.parseInt('120')) {
            return;
        }

        // create a div outside of the visible area and fill it with the selected text.
        var bodyElement = document.getElementsByTagName('body')[0];
        var newdiv = document.createElement('div');
        newdiv.style.position = 'absolute';
        newdiv.style.left = '-99999px';
        bodyElement.appendChild(newdiv);
        newdiv.appendChild(selection.getRangeAt(0).cloneContents());

        // we need a <pre> tag workaround.
        // otherwise the text inside "pre" loses all the line breaks!
        if (selection.getRangeAt(0).commonAncestorContainer.nodeName === 'PRE') {
            newdiv.innerHTML = "<pre>" + newdiv.innerHTML + "</pre>";
        }

        var url = document.location.href;
        newdiv.innerHTML += '<br />'
            + '来源: Max|Blog<br />'
            + '文章作者: Max<br />'
            + '文章链接: <a href="' + url + '">' + url + '</a><br />'
            + '本文章著作权归作者所有，任何形式的转载都请注明出处。';

        selection.selectAllChildren(newdiv);
        window.setTimeout(function () {bodyElement.removeChild(newdiv);}, 200);
    });
</script>


<!-- 代码块功能依赖 -->
<script type="text/javascript" src="/libs/codeBlock/codeBlockFuction.js"></script>

<!-- 代码语言 -->

<script type="text/javascript" src="/libs/codeBlock/codeLang.js"></script>


<!-- 代码块复制 -->

<script type="text/javascript" src="/libs/codeBlock/codeCopy.js"></script>


<!-- 代码块收缩 -->

<script type="text/javascript" src="/libs/codeBlock/codeShrink.js"></script>


    </div>
    <div id="toc-aside" class="expanded col l3 hide-on-med-and-down">
        <div class="toc-widget card" style="background-color: white;">
            <div class="toc-title"><i class="far fa-list-alt"></i>&nbsp;&nbsp;目录</div>
            <div id="toc-content"></div>
        </div>
    </div>
</div>

<!-- TOC 悬浮按钮. -->

<div id="floating-toc-btn" class="hide-on-med-and-down">
    <a class="btn-floating btn-large bg-color">
        <i class="fas fa-list-ul"></i>
    </a>
</div>


<script src="/libs/tocbot/tocbot.min.js"></script>
<script>
    $(function () {
        tocbot.init({
            tocSelector: '#toc-content',
            contentSelector: '#articleContent',
            headingsOffset: -($(window).height() * 0.4 - 45),
            collapseDepth: Number('0'),
            headingSelector: 'h2, h3, h4'
        });

        // modify the toc link href to support Chinese.
        let i = 0;
        let tocHeading = 'toc-heading-';
        $('#toc-content a').each(function () {
            $(this).attr('href', '#' + tocHeading + (++i));
        });

        // modify the heading title id to support Chinese.
        i = 0;
        $('#articleContent').children('h2, h3, h4').each(function () {
            $(this).attr('id', tocHeading + (++i));
        });

        // Set scroll toc fixed.
        let tocHeight = parseInt($(window).height() * 0.4 - 64);
        let $tocWidget = $('.toc-widget');
        $(window).scroll(function () {
            let scroll = $(window).scrollTop();
            /* add post toc fixed. */
            if (scroll > tocHeight) {
                $tocWidget.addClass('toc-fixed');
            } else {
                $tocWidget.removeClass('toc-fixed');
            }
        });

        
        /* 修复文章卡片 div 的宽度. */
        let fixPostCardWidth = function (srcId, targetId) {
            let srcDiv = $('#' + srcId);
            if (srcDiv.length === 0) {
                return;
            }

            let w = srcDiv.width();
            if (w >= 450) {
                w = w + 21;
            } else if (w >= 350 && w < 450) {
                w = w + 18;
            } else if (w >= 300 && w < 350) {
                w = w + 16;
            } else {
                w = w + 14;
            }
            $('#' + targetId).width(w);
        };

        // 切换TOC目录展开收缩的相关操作.
        const expandedClass = 'expanded';
        let $tocAside = $('#toc-aside');
        let $mainContent = $('#main-content');
        $('#floating-toc-btn .btn-floating').click(function () {
            if ($tocAside.hasClass(expandedClass)) {
                $tocAside.removeClass(expandedClass).hide();
                $mainContent.removeClass('l9');
            } else {
                $tocAside.addClass(expandedClass).show();
                $mainContent.addClass('l9');
            }
            fixPostCardWidth('artDetail', 'prenext-posts');
        });
        
    });
</script>

    

</main>


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    <footer class="page-footer bg-color">
    
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    .aplayer .aplayer-lrc p {
        
        display: none;
        
        font-size: 12px;
        font-weight: 700;
        line-height: 16px !important;
    }

    .aplayer .aplayer-lrc p.aplayer-lrc-current {
        
        display: none;
        
        font-size: 15px;
        color: #42b983;
    }

    
    .aplayer.aplayer-fixed.aplayer-narrow .aplayer-body {
        left: -66px !important;
    }

    .aplayer.aplayer-fixed.aplayer-narrow .aplayer-body:hover {
        left: 0px !important;
    }

    
</style>
<div class="">
    
    <div class="row">
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                   server="netease"
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                   theme='#42b983'
                   loop='all'
                   order='random'
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        >
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</div>

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    <div class="container row center-align" style="margin-bottom: 15px !important;">
        <div class="col s12 m8 l8 copy-right">
            Copyright&nbsp;&copy;
            
                <span id="year">2020-2021</span>
            
            <span id="year">2020</span>
            <a href="/about" target="_blank">Max</a>
            |&nbsp;Powered by&nbsp;<a href="https://hexo.io/" target="_blank">Hexo</a>
            |&nbsp;Theme&nbsp;<a href="https://github.com/blinkfox/hexo-theme-matery" target="_blank">Matery</a>
            <br>
            
            &nbsp;<i class="fas fa-chart-area"></i>&nbsp;站点总字数:&nbsp;<span
                class="white-color">141.4k</span>&nbsp;字
            
            
            
            
            
            
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                |&nbsp;<i class="far fa-eye"></i>&nbsp;总访问量:&nbsp;<span id="busuanzi_value_site_pv"
                    class="white-color"></span>&nbsp;次
            </span>
            
            
            <span id="busuanzi_container_site_uv">
                |&nbsp;<i class="fas fa-users"></i>&nbsp;总访问人数:&nbsp;<span id="busuanzi_value_site_uv"
                    class="white-color"></span>&nbsp;人
            </span>
            
            <br>
            
            <span id="sitetime">载入运行时间...</span>
            <script>
                function siteTime() {
                    var seconds = 1000;
                    var minutes = seconds * 60;
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                    var today = new Date();
                    var startYear = "2020";
                    var startMonth = "2";
                    var startDate = "13";
                    var startHour = "0";
                    var startMinute = "0";
                    var startSecond = "0";
                    var todayYear = today.getFullYear();
                    var todayMonth = today.getMonth() + 1;
                    var todayDate = today.getDate();
                    var todayHour = today.getHours();
                    var todayMinute = today.getMinutes();
                    var todaySecond = today.getSeconds();
                    var t1 = Date.UTC(startYear, startMonth, startDate, startHour, startMinute, startSecond);
                    var t2 = Date.UTC(todayYear, todayMonth, todayDate, todayHour, todayMinute, todaySecond);
                    var diff = t2 - t1;
                    var diffYears = Math.floor(diff / years);
                    var diffDays = Math.floor((diff / days) - diffYears * 365);
                    var diffHours = Math.floor((diff - (diffYears * 365 + diffDays) * days) / hours);
                    var diffMinutes = Math.floor((diff - (diffYears * 365 + diffDays) * days - diffHours * hours) /
                        minutes);
                    var diffSeconds = Math.floor((diff - (diffYears * 365 + diffDays) * days - diffHours * hours -
                        diffMinutes * minutes) / seconds);
                    if (startYear == todayYear) {
                        document.getElementById("year").innerHTML = todayYear;
                        document.getElementById("sitetime").innerHTML = "本站已安全运行 " + diffDays + " 天 " + diffHours +
                            " 小时 " + diffMinutes + " 分钟 " + diffSeconds + " 秒";
                    } else {
                        document.getElementById("year").innerHTML = startYear + " - " + todayYear;
                        document.getElementById("sitetime").innerHTML = "本站已安全运行 " + diffYears + " 年 " + diffDays +
                            " 天 " + diffHours + " 小时 " + diffMinutes + " 分钟 " + diffSeconds + " 秒";
                    }
                }
                setInterval(siteTime, 1000);
            </script>
            
            <br>
            
        </div>
        <div class="col s12 m4 l4 social-link social-statis">
    <a href="https://github.com/blinkfox" class="tooltipped" target="_blank" data-tooltip="访问我的GitHub" data-position="top" data-delay="50">
        <i class="fab fa-github"></i>
    </a>



    <a href="mailto:1181062873@qq.com" class="tooltipped" target="_blank" data-tooltip="邮件联系我" data-position="top" data-delay="50">
        <i class="fas fa-envelope-open"></i>
    </a>







    <a href="tencent://AddContact/?fromId=50&fromSubId=1&subcmd=all&uin=1181062873" class="tooltipped" target="_blank" data-tooltip="QQ联系我: 1181062873" data-position="top" data-delay="50">
        <i class="fab fa-qq"></i>
    </a>







    <a href="/atom.xml" class="tooltipped" target="_blank" data-tooltip="RSS 订阅" data-position="top" data-delay="50">
        <i class="fas fa-rss"></i>
    </a>

</div>
    </div>
</footer>

<div class="progress-bar"></div>


    <!-- 搜索遮罩框 -->
<div id="searchModal" class="modal">
    <div class="modal-content">
        <div class="search-header">
            <span class="title"><i class="fas fa-search"></i>&nbsp;&nbsp;搜索</span>
            <input type="search" id="searchInput" name="s" placeholder="请输入搜索的关键字"
                   class="search-input">
        </div>
        <div id="searchResult"></div>
    </div>
</div>

<script type="text/javascript">
$(function () {
    var searchFunc = function (path, search_id, content_id) {
        'use strict';
        $.ajax({
            url: path,
            dataType: "xml",
            success: function (xmlResponse) {
                // get the contents from search data
                var datas = $("entry", xmlResponse).map(function () {
                    return {
                        title: $("title", this).text(),
                        content: $("content", this).text(),
                        url: $("url", this).text()
                    };
                }).get();
                var $input = document.getElementById(search_id);
                var $resultContent = document.getElementById(content_id);
                $input.addEventListener('input', function () {
                    var str = '<ul class=\"search-result-list\">';
                    var keywords = this.value.trim().toLowerCase().split(/[\s\-]+/);
                    $resultContent.innerHTML = "";
                    if (this.value.trim().length <= 0) {
                        return;
                    }
                    // perform local searching
                    datas.forEach(function (data) {
                        var isMatch = true;
                        var data_title = data.title.trim().toLowerCase();
                        var data_content = data.content.trim().replace(/<[^>]+>/g, "").toLowerCase();
                        var data_url = data.url;
                        data_url = data_url.indexOf('/') === 0 ? data.url : '/' + data_url;
                        var index_title = -1;
                        var index_content = -1;
                        var first_occur = -1;
                        // only match artiles with not empty titles and contents
                        if (data_title !== '' && data_content !== '') {
                            keywords.forEach(function (keyword, i) {
                                index_title = data_title.indexOf(keyword);
                                index_content = data_content.indexOf(keyword);
                                if (index_title < 0 && index_content < 0) {
                                    isMatch = false;
                                } else {
                                    if (index_content < 0) {
                                        index_content = 0;
                                    }
                                    if (i === 0) {
                                        first_occur = index_content;
                                    }
                                }
                            });
                        }
                        // show search results
                        if (isMatch) {
                            str += "<li><a href='" + data_url + "' class='search-result-title'>" + data_title + "</a>";
                            var content = data.content.trim().replace(/<[^>]+>/g, "");
                            if (first_occur >= 0) {
                                // cut out 100 characters
                                var start = first_occur - 20;
                                var end = first_occur + 80;
                                if (start < 0) {
                                    start = 0;
                                }
                                if (start === 0) {
                                    end = 100;
                                }
                                if (end > content.length) {
                                    end = content.length;
                                }
                                var match_content = content.substr(start, end);
                                // highlight all keywords
                                keywords.forEach(function (keyword) {
                                    var regS = new RegExp(keyword, "gi");
                                    match_content = match_content.replace(regS, "<em class=\"search-keyword\">" + keyword + "</em>");
                                });

                                str += "<p class=\"search-result\">" + match_content + "...</p>"
                            }
                            str += "</li>";
                        }
                    });
                    str += "</ul>";
                    $resultContent.innerHTML = str;
                });
            }
        });
    };

    searchFunc('/search.xml', 'searchInput', 'searchResult');
});
</script>

    <!-- 回到顶部按钮 -->
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    </a>
</div>


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    (function () {
        var bp = document.createElement('script');
        var curProtocol = window.location.protocol.split(':')[0];
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